大規模言語モデルにおけるカウント能力とトークン化の影響

核心概念

大規模言語モデル（LLM）は、理論的にはチェーン・オブ・ソート（CoT）を用いることで複雑なカウントタスクを処理できる能力を持つが、実際にはトークン化の方法がカウントの精度に大きく影響を与える。

要約

大規模言語モデルにおけるカウント能力とトークン化の影響

本稿では、大規模言語モデル（LLM）のカウント能力と、トークン化がその能力に与える影響について考察する。

カウントは、人間にとっても計算機にとっても、本質的に帰納的なプロセスである。
RNNのようなリカレントネットワークは、隠れ状態の逐次的な更新により、自然に帰納的なカウント処理が可能である。
一方、TransformerベースのLLMは、固定長の層で隠れ状態を処理するため、RNNのような深い帰納的推論が難しい。
チェーン・オブ・ソート（CoT）は、LLMに中間的な推論ステップを出力させることで、この制限を克服する手段として期待されている。
しかし、CoTを用いても、現実のLLMではカウントタスクにおいて依然としてエラーが発生することがある。

本稿では、LLMのカウント能力に対するトークン化の影響について、特にバイトレベルByte Pair Encoding (BPE)に着目して分析している。
BPEは複数の文字をまとめてトークン化するため、文字レベルのカウントを行う際に、モデルがトークン内の個々の文字を認識できない可能性がある。
この「トークン認識」の欠如が、CoTを用いてもカウントエラーが発生する原因となる。

抽出されたキーインサイト

Counting Ability of Large Language Models and Impact of Tokenization

by Xiang Zhang,... 場所 arxiv.org 10-28-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.19730.pdf

深掘り質問

トークン化の方法を改善することで、LLMはより複雑な数学的推論や記号推論タスクを処理できるようになるのだろうか？

トークン化の方法を改善することで、LLMはより複雑な数学的推論や記号推論タスクを処理できるようになる可能性は高いと言えるでしょう。本稿で示されたように、トークン化の粒度や方法は、LLMの計算能力、特にカウントのような基本的なタスクに大きな影響を与えます。
より複雑な数学的推論や記号推論タスクは、カウントのような基本的な操作を多数組み合わせて実現されます。
例えば、方程式を解く場合を考えてみましょう。

まず、LLMは方程式をトークンに分割する必要があります。
次に、各トークンが変数、演算子、数字のいずれであるかを認識する必要があります。
そして、演算子の優先順位を考慮しながら、適切な順序で計算を実行していく必要があります。

もしトークン化の粒度が粗すぎると、LLMは重要な情報を見落としてしまい、正しく計算を実行できない可能性があります。例えば、「2x+3=7」という方程式を「2x」、「+3」、「=7」という３つのトークンに分割した場合、「2」と「x」の間に掛け算記号がないため、LLMはこれを掛け算だと認識できないかもしれません。
一方、トークン化の粒度が細かすぎると、計算に必要なステップ数が増え、LLMが処理できる範囲を超えてしまう可能性があります。また、計算の効率も低下する可能性があります。
改善の余地
本稿では、文字レベルのトークン化がLLMのカウント能力を大幅に向上させることが示されました。これは、文字レベルのトークン化によって、LLMが各文字を独立した単位として認識し、より正確に計算を実行できるようになるためと考えられます。
同様に、数学記号や演算子を独立したトークンとして扱うようにトークン化の方法を改善することで、LLMはより複雑な数学的推論や記号推論タスクを処理できるようになると考えられます。
さらに、トークン化の際に、トークン間の関係性や構造に関する情報を付加する構造化トークン化なども、LLMの推論能力向上に貢献する可能性があります。
結論
トークン化の方法を改善することは、LLMの数学的推論や記号推論能力を向上させるための重要な鍵となります。今後の研究により、より高度なトークン化手法が開発され、LLMの可能性がさらに広がっていくことが期待されます。

本稿ではカウントタスクに焦点を当てているが、トークン化は他の自然言語処理タスク、例えば翻訳や要約にも影響を与えるのだろうか？

もちろんです。トークン化はカウントタスクだけでなく、翻訳や要約といった他の自然言語処理タスクにも大きな影響を与えます。なぜなら、トークン化は、テキストデータをLLMが理解できる形式に変換する最初の処理であり、その後の処理の精度に大きく影響を与えるからです。
翻訳
翻訳タスクにおいて、トークン化は特に重要です。なぜなら、言語によって単語の境界や文法構造が異なるため、適切なトークン化を行わないと、LLMが文の意味を正しく理解できない可能性があるからです。
例えば、日本語を英語に翻訳する場合を考えてみましょう。「私は寿司が好きです」という文を例に挙げます。

単語レベルのトークン化では、「私」、「は」、「寿司」、「が」、「好き」、「です」という6つのトークンに分割されます。しかし、英語では「寿司」は「sushi」という一つの単語で表されるため、単語レベルのトークン化では正確な翻訳ができません。
一方、形態素解析に基づくトークン化では、「私」、「は」、「寿司」、「が」、「好き」、「だ」、「です」のように分割され、「寿司」を独立したトークンとして扱えます。これにより、LLMは「寿司」を正しく「sushi」と翻訳できる可能性が高まります。
このように、翻訳タスクにおいては、対象となる言語の特性を考慮したトークン化の方法を選択することが重要です。
要約
要約タスクにおいても、トークン化は重要な役割を果たします。要約は、元のテキストから重要な情報を抽出し、短くまとめるタスクです。
適切なトークン化によって、LLMは文中の重要な単語やフレーズを正しく認識し、より正確な要約を生成することができます。
例えば、BPEのようなトークン化手法は、単語の語根や接辞を考慮してトークンを生成するため、単語の意味をより深く理解することに役立ちます。
結論
トークン化は、LLMを用いた自然言語処理タスクにおいて、翻訳や要約といったタスクの精度に大きな影響を与えます。タスクや言語の特性に合わせて適切なトークン化の方法を選択することが、高精度な自然言語処理を実現するために重要です。

LLMの規模が大きくなり続けるにつれて、トークン化の重要性はどのように変化していくのだろうか？

LLMの規模が大きくなり続けるにつれて、トークン化の重要性はさらに増していくと考えられます。
理由1：処理効率への影響
LLMの規模が大きくなるということは、パラメータ数が増加し、より複雑な計算が可能になることを意味します。しかし、同時に、計算コストも増大するため、処理効率が重要な課題となります。
トークン化の粒度が細かすぎると、トークン列が長くなり、LLMの処理負荷が増大してしまいます。
LLMの規模が大きくなるにつれて、この傾向は顕著になります。
そのため、大規模なLLMにおいては、処理効率を維持するために、トークン化の粒度を適切に調整することが重要になります。
理由2：表現力のトレードオフ
トークン化の粒度は、LLMの表現力にも影響を与えます。
粒度が細かいほど、LLMは単語や文の意味をより詳細に表現できますが、学習に必要なデータ量も増え、過学習のリスクが高まります。
一方、粒度が粗いほど、学習に必要なデータ量は少なくて済みますが、表現力が低下し、複雑な意味を理解することが難しくなります。
LLMの規模が大きくなるにつれて、より複雑なタスクを処理できるようになるため、表現力の重要性も増していきます。
そのため、大規模なLLMにおいては、表現力と学習効率のバランスを考慮しながら、トークン化の粒度を最適化する必要があります。
今後の展望
LLMの進化に伴い、トークン化にも新たな進化が求められるでしょう。
例えば、従来のトークン化では、文脈を考慮せずにトークンを生成していましたが、今後は、文脈を考慮した動的なトークン化手法が求められると考えられます。
また、LLMの規模拡大に伴い、計算コストの削減が重要な課題となるため、処理効率の高いトークン化手法の開発も重要になります。
結論
LLMの規模が大きくなり続けるにつれて、トークン化の重要性はますます高まっていきます。
処理効率、表現力、学習効率などを考慮しながら、最適なトークン化の方法を選択することが、高性能なLLMを実現するために不可欠となるでしょう。